Ladda ner 熊猫吃短信 - 垃圾短信过滤
Publicerad av Zhenlu Zou den 2024-04-17
- ⓘ Kompatibilitet: Kräver Windows 11, Windows 10, Windows 7
- Kategori: Utilities
- Formellt Tillstånd: 10,00 kr
- Språk: Svenska
- Aktuell version: 2.29
- Filstorlek: 8.75 MB
Ladda ner ⇩
Publicerad av Zhenlu Zou den 2024-04-17
Vad är 熊猫吃短信? - "熊猫吃短信" är en offline-app som använder Core ML för att filtrera skräppostmeddelanden på enheten. - Appen använder maskininlärning för att identifiera skräppostmeddelanden baserat på semantiska funktioner och behöver inte någon manuell konfiguration. - Användare kan bidra till appens maskininlärning genom att mata in nya meddelanden.
Ladda ner kompatibel APK på PC
| Ladda ner Apk | Utvecklare | Rating | Score | Aktuell version | Vuxen rankning |
|---|---|---|---|---|---|
| ↓ Ladda ner Apk för PC | Zhenlu Zou | 0 | 0 | 2.29 | 4+ |
1. Vi bryr oss mycket om din integritet och bevisar detta genom handling (inte bara muntliga löften): Panda äter meddelanden är en helt offline-applikation och begär inte ens nätverksbehörighet.
2. "Panda äter meddelanden" använder Core ML-maskininlärningsramverket för att offline filtrera skräppostmeddelanden på enheten.
3. Panda äter meddelanden har lärt sig från hundratusentals olika typer av meddelandeexempel med hjälp av statistiskt baserade maskininlärningsalgoritmer.
4. Om du frivilligt skickar in meddelandeexempel till Panda kommer den endast att samla in avpersonifierad text från meddelandet samt en siffra (0 eller 1) som indikerar om det är ett skräppostmeddelande.
5. Jag exporterade tiotusentals meddelanden jag hade fått under flera år och använde maskininlärning för att träna en modell för att identifiera skräppostmeddelanden, vilket ledde till skapandet av denna app.
6. "Panda äter meddelanden" samlar inte in någon information om dig och laddar inte upp ditt meddelandeinnehåll.
7. Under utvecklingen matade många engagerade användare in hundratusentals meddelandeexempel och lärde Panda att känna igen fler och bredare scenarier.
8. Om du är tillräckligt uppmärksam kommer du att märka att Panda inte ens begär nätverksbehörighet, den fungerar helt offline.
9. Om Panda gör felbedömningar kan användarna mata in nya meddelandeexempel i appen för att hjälpa Panda att utvecklas.
10. Utan att användaren behöver konfigurera några nyckelord kan den genom att identifiera semantiska egenskaper hos ett meddelande självständigt avgöra om det är ett vanligt meddelande, ett välgörenhetsmeddelande eller ett reklammeddelande.
11. Jag har själv lidit av skräppostmeddelanden och det var inte förrän iOS 11 släppte gränssnittet för meddelandefiltrering som jag kunde lösa problemet.
Alternativt, Sök efter direkta PC-appar eller alternativ (direktnedladdning)
| App | Ladda ner | Rating | Maker |
|---|---|---|---|
 熊猫吃短信 |
Get App or Alternatives ↓ | 0 Reviews 0 |
Zhenlu Zou |
Alternativt, följ instruktionerna nedan för att använda 熊猫吃短信 - 垃圾短信过滤 på din PC:
För närvarande är 熊猫吃短信 - 垃圾短信过滤 inte tillgängligt för direkt nedladdning på en dator. Du kan dock använda emulatorer för att köra Android-appar som denna på en dator.Lär dig hur du använder 熊猫吃短信 - 垃圾短信过滤 på din dator i dessa 5 enkla steg:
Till att börja med kan du välja mellan någon av programmen nedan:
Jag rekommenderar Bluestacks.
Gå till mappen Downloads på din dator eller var som helst du lagrar nedladdade filer.
Öppna programmet Emulator och skriv 熊猫吃短信 - 垃圾短信过滤 i sökfältet. Klicka nu på Sök. Du kommer enkelt att se din önskade app. Klicka på det. Klicka på Install-knappen och din applikation börjar Installera. Gör så här om du vill använda appen:
- Offline-funktion: Appen fungerar helt offline och behöver inte tillgång till internet.
- Maskininlärning: Appen använder maskininlärning för att identifiera skräppostmeddelanden baserat på semantiska funktioner.
- Användarbidrag: Användare kan bidra till appens maskininlärning genom att mata in nya meddelanden.
- Användarvänlig: Appen är enkel att använda och behöver inte någon manuell konfiguration.
- Integritet: Appen samlar inte in någon personlig information och behöver inte tillgång till internet.
